보안관제 역량과 고유의 AI 기술력 토대로 통합보안관제·OT 보안·클라우드 보안 집중
3분기 매출, 636억 5,022만원...연구개발 비용 51억 5,542만원으로 8.1% 비율
[보안뉴스 김경애 기자] 1999년 11월 2일 설립된 이글루코퍼레이션은 2010년 8월 4일 한국거래소 코스닥시장에 상장했다. 주요 사업은 통합보안관리솔루션(SIEM) 및 보안관제서비스(MSS)이다. 특히, SIEM 솔루션 ‘SPiDER TM’은 이기종의 정보보호 시스템에서 생성되는 방대한 보안 데이터를 통합적으로 저장·검색·분석할 수 있는 보안관리 솔루션으로 20년 넘게 국내 시장점유율 1위를 차지하고 있다.
1. 이글루시큐리티, 통합보안관제·OT 보안·클라우드 보안 집중
이글루코퍼레이션은 그동안 다양한 기업과의 MOU와 함께 보안기업 인수를 진행해 왔다. △ 2019년 8월 에스원과 ‘AI기반 종합보안서비스’ 사업 MOU △2020년 11월 광주광역시와 광주형 인공지능 비즈니스 기반 조성 MOU △2021년 6월 LG CNS와 ‘OT·ICS 보안 사업 협력을 위한 양해각서(MOU)’ 체결 △2021년 10월 소프트웨어 테스팅 전문기업 코드마인드 인수 △2021년 10월 클라우드 데이터센터 최적화 전문기업 파이오링크를 인수했다. 이로써 2022년 9월 30일 기준 계열사는 상장사 파이오링크, 비상장사 코드마인드(실질 지배력 보유), Cyber Infinity Corp.(의결권의과반수 소유)다.
이글루코퍼레이션이 확보한 기술은 자동화 기능 제공 기술이다. 지난 몇 년간 AI(인공지능)를 핵심 성장동력으로 삼아 AI 보안관리 솔루션을 국내 최초로 시장에 출시했으며, 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 기술을 확보했다.
향후 보안관제 역량과 고유의 AI 기술력을 토대로 통합보안관제·OT 보안·클라우드 보안 사업 전개에 집중할 전략이다. 또한, 국내외 최신 주요 침해사고 분야의 머신러닝 학습 데이터 생성을 위한 데이터 레이블링 사업에도 박차를 가해 보안관리 영역의 포트폴리오를 강화하고, 각 제품 간의 유기적인 연동을 통해 보안관제 효율성을 극대화, DATA 사업에 주력해 시장을 확대·선점해 나갈 계획이다.
2. 2022년 3분기 매출 636억 5,022만원
이글루코퍼레이션의 2022년 3분기 연결 기준 매출액 198억 7,500만 원, 영업손실 3억 4,000만 원을 기록했다. 매출액은 전년 동기 대비 28.08% 증가했고, 영업손실은 지난해 같은 기간보다 26억 원가량 줄었다. 올해 3분기 순이익은 5억 6,600만원으로 흑자전환했다.
보안 서비스 사업 수주와 함께 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 등 신규 솔루션의 판매가 늘어나며 수익 개선을 이끌었다. 솔루션 납품이 대거 마무리되는 4분기에도 안정적인 성장세를 거둔 것으로 알려졌다. 또한, 자회사 및 관계사 간의 유기적인 협업 및 연구개발 투자를 통해 시너지 창출과 수익성 강화에 집중할 방침이다.
2022년 1분기부터 3분기까지의 누적 매출액은 636억 5,022만원이다. 매출 유형별로 는 통합보안관리 솔루션인 ‘SPiDER TM’, ‘SPiDER TM AI EditionI’, ‘SPiDER SOAR’ 제품이 80억 3,487만원으로 12.6%를 차지했다.
서비스사업 부문은 용역매출인 보안 관제, 컨설팅 등이 556억 1,534만원이며 매출액의 87.4% 비중을 차지하고 있다.
전체 수주현황은 국가정보자원관리원 관제 서비스(2022년 1월~2022년 12월), 국회사무처 관제 서비스(2022년 1월~2023년 12월), 우정사업본부 관제서비스(2021년 1월~2022년 12월), 외교부 관제 서비스(2021년 1월), 시큐어원 외 유지보수(2020년 1월~2025년 3월) 등으로 수주총액은 748억 4,700만원이다.
신제품은 2019년 2월 AI 보안관제 솔루션 ‘SPiDER TM AI Edition’을 출시했다. 이어 2021년 1월에는 ‘플레이북’에 기반한 SOAR 솔루션인 ‘SPiDER SOAR(스파이더 SOAR)’를 출시했고, 2021년 5월에는 OT 보안관리솔루션 ‘스파이더 OT (SPiDER OT)’를 출시하며 IT와 OT 환경을 아우르는 통합 보안 체계를 구축하는 데 힘을 실었다.
3. 연구개발 비용 51억 5,542만원으로 8.1% 비율
연구개발 담당조직은 연구개발본부의 빅데이터 보안연구소로 연구개발 비용은 제23기 55억 3,419만원(6.01%), 제22기 53억 7,958만원(6.58%)보다 2% 정도 증가한 51억 5,542만원(2022년 3분기 기준)이며, 전체 매출의 8.1%를 투자했다.
연구개발 실적은 총 7가지로 차세대 빅데이터 엔진 개발 연구결과와 차세대 분석 엔진 개발(SIEM), 인공지능 기반(AI)의 차세대 적응형 보안 관제 기술 개발, 보안 오케스트레이션 및 자동대응 솔루션 기존 보안관제 업무 진행 체계 개선, 인프라 자산관리를 통한 보안 취약점 자동화 기능 개발, 통합대시보드 개발, 데이터 레이블링툴 개발 등이다.
(1) 차세대 빅데이터 엔진 개발(SIEM)
차세대 빅데이터 엔진 개발 연구는 △로그수집 시 로그 유실을 최소화한 로그수집 기능 개발 △수집된 데이터를 분산 저장·검색(클러스터링)하는 기능 개발 △노드별로 데이터를 균등하게 분산저장(밸런싱)하는 기능 개발 △복제 데이터(Replica)를 추가해, 특정 노드 장애 시에도 연속적인 저장·검색 기능 개발 △분산 및 복제된 데이터에 대한 검색을 통해 빠른 검색 개발 △데이터 노드 확장(Scale out)에 용이하며, 추후 클라우드 대응에 적합한 기술 개발 △대용량 데이터 처리를 위한 사이트에 대응 가능한 기술 개발 △빠른 검색을 위한 HOT(ElasticSearch) 영역과 장기간의 대량의 데이터 검색 및 분석을 위한 COLD(Hadoop) 영역 제공 △로그 유실을 최소화한 로그 전송·처리 모듈(KAFKA) 개발 등이다.
(2) 차세대 분석 엔진 개발(SIEM)
다음으로 차세대 분석 엔진 개발은 △대용량 데이터의 실시간 분석(Spark Stream)을 위한 신규 분석 엔진 개발 △분산처리(클러스터링)를 활용하여 확장성, 가용성 기능 개발 △분산 노드 확장을 통한 Cloud 대응에 적합한 기술 개발 △검색 기반의 배치 분석을 지원하는 신규 분석 엔진 개발 등이다.
(3) 인공지능 기반(AI)의 차세대 적응형 보안관제 기술 개발
인공지능 기반의 차세대 적응형 보안관제 기술 개발 성과는 △인공지능 기술기반의 분석·예측, 예방, 탐지, 대응 체계 핵심 기술 개발, 인공지능 기반의 사이버 위협 공격 자동 분석 기술 개발, 지능형 보안관제 전문 딥러닝 알고리즘 개발 △설명 가능한 인공지능(XAI) 연구를 통해 탐지 모델 설명 및 이벤트 예측 결과에 대한 설명 적용 △인공지능 예측 결과에 대한 불확실성 지수, XAI 지수를 활용한 피드백 개선 권고 로직 개발 △사용자 중심 자료유출 방지 및 사용자 정의 이벤트 통계 기능 개발 DGA Activity (DNS), 데이터 유출 모델(NAC, DRM, USB, 출력물 보안 등) 신규 모델을 통한 사용자(user) 중심의 행위 분석 △이상행위탐지 점진적 학습(Incremental learning) 개발 설정된 주기, 저장소 등에 따라 주기적인 자동학습, 점진적 학습 연구 및 개발 △이벤트 분석 점진적 학습(Incremental learning) 개발 지도학습 피드백 개선과 연동, 점진적으로 학습하여 신규 이벤트 대응 △MITRE ATT&CK 단계별 공격 전략을 통한 공격 기법 및 절차, 탐지 완화, 대응 기법 가이드 제공 인공지능 이벤트 MITRE ATT&CK 시그니처 매핑 분석 △인공지능 플랫폼 관리 자동화된 머신러닝(AutoML) 적용 AutoML 기술(자동 알고리즘 선택 및 하이퍼 파라메터 자동 튜닝) △인공지능 플랫폼 수집, 전처리, 학습, 예측, 관리의 시스템 리소스, 저장소, 프로세스, 오픈소스 통합 관리 시스템 및 프로세스 구성을 시각화, 단계별 성능 및 장애 요소 통합 모니터링 등이다.
(4) 보안 오케스트레이션 및 자동 대응 솔루션 SOAR
SOAR 연구실적은 장시간 대응, 불규칙 적인 대응 품질, 프로세스 가시성 부족, 단순 반복 작업을 해소를 위해 SOAR 기반 보안관제 업무 프로세스를 도입한 것이다. 이로써 보안관제 및 분석 품질의 상향 평준화, 프로세스 가시성을 확보했다.
△플레이북 관리는 INCIDENT 자동대응 플레이북으로 사용자 정의로 기반해 쉽고, 직관적으로 제작할 수 있는 Workflow Designer 기능 개발과 정보검색, 정보분석, Decision, Format, Prompt, Email/SMS 전파, Block(FW/IPS)을 개발했다. △플레이북 실행 검증 및 결과는 플레이북 제작 과정에서 실제 경보 이벤트 데이터를 입력값으로 플레이북 컨텐츠를 실행 검증, 타임라인 형식의 전체 플레이북 실행 액션 로그 및 실행결과 데이터 조회가 가능하다. △CASE 선별은 침해대응 자동화, CASE 선별 조건에 따라서 지정된 대응 플레이북으로 경보이벤트 자동 대응, 동일 공격지 IP, 동일 목적지 IP, PORT 등 사용자 지정 동일 이벤트 조건에 따른 중복이벤트 처리다. △자동 IP 차단 연계는 차단장비(방화벽, IPS 등) IP 차단 기능 및 차단된 IP 리스트·해제된 IP 리스트 관리, White 리스트 기반 차단 제외 IP 리스트 관리 SOAR다.
(5) 인프라 자산관리를 통한 보안 취약점 자동화 기능 개발
인프라 자산관리를 통한 보안 취약점 자동화 기능 개발 연구실적은 △인프라 자산에 대한 Resource(CPU, MEM, DISK 사용율) 수집을 이용한 모니터링 관리 기능 개발 △자산 정보를 수집하여 종합적으로 각 장비 자산에 Compliance 준수 및 취약점 분석을 지원하고 각각의 취약현황에 대한 조치사항을 알려 주는 기술 △관리 자산중 Log4j, logback 취약점 스캔 및 CVE 확인 기능 개발 △자산 통합관리 기능을 통해 각 자산에 대한 자산 변경 현황 및 보안지수를 정량적으로 관리하고, 자산의 위협 여부를 판단할 수 있는 편리하고 안전한 운영관리 환경 기능을 개발했다.
(6) 통합대시보드 개발
통합대시보드 개발 연구실적은 △자사 제품용 전문 Dashboard의 통합 개발 고도화 △홈페이지 모니터링 및 2D토풀로지외 추가 위젯 개발을 통한 서비스 확대 △다양한 Data Source(다수 GM)들에 대한 동적 연결 △Cloud(Docker) 구축 환경 지원 △SPiDER OT 환경 연동을 통한 Demo 시연 △시스템 설정 제공을 통한 복사 기능 관련 옵션화 처리다.
(7) 데이터 레이블링툴 개발
데이터 레이블링툴 개발 연구실적은 △보안 분석가를 위한 피처 엔지니어링(Feature Engineering) 및 학습 데이터 생성(Data Labeling) 툴 개발 △분석가의 데이터 전처리, 분석, 시각화, 알고리즘 등 인터페이스를 통한 자동화 서비스 개발 △데이터 익명화·난독화 기술 (Anonymization/Obfuscator) 개발 등이다.
[김경애 기자(boan3@boannews.com)]
3분기 매출, 636억 5,022만원...연구개발 비용 51억 5,542만원으로 8.1% 비율
[보안뉴스 김경애 기자] 1999년 11월 2일 설립된 이글루코퍼레이션은 2010년 8월 4일 한국거래소 코스닥시장에 상장했다. 주요 사업은 통합보안관리솔루션(SIEM) 및 보안관제서비스(MSS)이다. 특히, SIEM 솔루션 ‘SPiDER TM’은 이기종의 정보보호 시스템에서 생성되는 방대한 보안 데이터를 통합적으로 저장·검색·분석할 수 있는 보안관리 솔루션으로 20년 넘게 국내 시장점유율 1위를 차지하고 있다.
[이미지=이글루코퍼레이션 홈페이지]
1. 이글루시큐리티, 통합보안관제·OT 보안·클라우드 보안 집중
이글루코퍼레이션은 그동안 다양한 기업과의 MOU와 함께 보안기업 인수를 진행해 왔다. △ 2019년 8월 에스원과 ‘AI기반 종합보안서비스’ 사업 MOU △2020년 11월 광주광역시와 광주형 인공지능 비즈니스 기반 조성 MOU △2021년 6월 LG CNS와 ‘OT·ICS 보안 사업 협력을 위한 양해각서(MOU)’ 체결 △2021년 10월 소프트웨어 테스팅 전문기업 코드마인드 인수 △2021년 10월 클라우드 데이터센터 최적화 전문기업 파이오링크를 인수했다. 이로써 2022년 9월 30일 기준 계열사는 상장사 파이오링크, 비상장사 코드마인드(실질 지배력 보유), Cyber Infinity Corp.(의결권의과반수 소유)다.
이글루코퍼레이션이 확보한 기술은 자동화 기능 제공 기술이다. 지난 몇 년간 AI(인공지능)를 핵심 성장동력으로 삼아 AI 보안관리 솔루션을 국내 최초로 시장에 출시했으며, 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 기술을 확보했다.
향후 보안관제 역량과 고유의 AI 기술력을 토대로 통합보안관제·OT 보안·클라우드 보안 사업 전개에 집중할 전략이다. 또한, 국내외 최신 주요 침해사고 분야의 머신러닝 학습 데이터 생성을 위한 데이터 레이블링 사업에도 박차를 가해 보안관리 영역의 포트폴리오를 강화하고, 각 제품 간의 유기적인 연동을 통해 보안관제 효율성을 극대화, DATA 사업에 주력해 시장을 확대·선점해 나갈 계획이다.
2. 2022년 3분기 매출 636억 5,022만원
이글루코퍼레이션의 2022년 3분기 연결 기준 매출액 198억 7,500만 원, 영업손실 3억 4,000만 원을 기록했다. 매출액은 전년 동기 대비 28.08% 증가했고, 영업손실은 지난해 같은 기간보다 26억 원가량 줄었다. 올해 3분기 순이익은 5억 6,600만원으로 흑자전환했다.
보안 서비스 사업 수주와 함께 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 등 신규 솔루션의 판매가 늘어나며 수익 개선을 이끌었다. 솔루션 납품이 대거 마무리되는 4분기에도 안정적인 성장세를 거둔 것으로 알려졌다. 또한, 자회사 및 관계사 간의 유기적인 협업 및 연구개발 투자를 통해 시너지 창출과 수익성 강화에 집중할 방침이다.
2022년 1분기부터 3분기까지의 누적 매출액은 636억 5,022만원이다. 매출 유형별로 는 통합보안관리 솔루션인 ‘SPiDER TM’, ‘SPiDER TM AI EditionI’, ‘SPiDER SOAR’ 제품이 80억 3,487만원으로 12.6%를 차지했다.
▲이글루코퍼레이션 2022년 3분기 매출액[자료=전자공시시스템]
서비스사업 부문은 용역매출인 보안 관제, 컨설팅 등이 556억 1,534만원이며 매출액의 87.4% 비중을 차지하고 있다.
전체 수주현황은 국가정보자원관리원 관제 서비스(2022년 1월~2022년 12월), 국회사무처 관제 서비스(2022년 1월~2023년 12월), 우정사업본부 관제서비스(2021년 1월~2022년 12월), 외교부 관제 서비스(2021년 1월), 시큐어원 외 유지보수(2020년 1월~2025년 3월) 등으로 수주총액은 748억 4,700만원이다.
▲이글루코퍼레이션 2022년 3분기 기준 수주 현황[자료=전자공시시스템]
신제품은 2019년 2월 AI 보안관제 솔루션 ‘SPiDER TM AI Edition’을 출시했다. 이어 2021년 1월에는 ‘플레이북’에 기반한 SOAR 솔루션인 ‘SPiDER SOAR(스파이더 SOAR)’를 출시했고, 2021년 5월에는 OT 보안관리솔루션 ‘스파이더 OT (SPiDER OT)’를 출시하며 IT와 OT 환경을 아우르는 통합 보안 체계를 구축하는 데 힘을 실었다.
3. 연구개발 비용 51억 5,542만원으로 8.1% 비율
연구개발 담당조직은 연구개발본부의 빅데이터 보안연구소로 연구개발 비용은 제23기 55억 3,419만원(6.01%), 제22기 53억 7,958만원(6.58%)보다 2% 정도 증가한 51억 5,542만원(2022년 3분기 기준)이며, 전체 매출의 8.1%를 투자했다.
▲이글루코퍼레이션 2022년 3분기 기준 연구개발 비용[자료=전자공시시스템]
연구개발 실적은 총 7가지로 차세대 빅데이터 엔진 개발 연구결과와 차세대 분석 엔진 개발(SIEM), 인공지능 기반(AI)의 차세대 적응형 보안 관제 기술 개발, 보안 오케스트레이션 및 자동대응 솔루션 기존 보안관제 업무 진행 체계 개선, 인프라 자산관리를 통한 보안 취약점 자동화 기능 개발, 통합대시보드 개발, 데이터 레이블링툴 개발 등이다.
(1) 차세대 빅데이터 엔진 개발(SIEM)
차세대 빅데이터 엔진 개발 연구는 △로그수집 시 로그 유실을 최소화한 로그수집 기능 개발 △수집된 데이터를 분산 저장·검색(클러스터링)하는 기능 개발 △노드별로 데이터를 균등하게 분산저장(밸런싱)하는 기능 개발 △복제 데이터(Replica)를 추가해, 특정 노드 장애 시에도 연속적인 저장·검색 기능 개발 △분산 및 복제된 데이터에 대한 검색을 통해 빠른 검색 개발 △데이터 노드 확장(Scale out)에 용이하며, 추후 클라우드 대응에 적합한 기술 개발 △대용량 데이터 처리를 위한 사이트에 대응 가능한 기술 개발 △빠른 검색을 위한 HOT(ElasticSearch) 영역과 장기간의 대량의 데이터 검색 및 분석을 위한 COLD(Hadoop) 영역 제공 △로그 유실을 최소화한 로그 전송·처리 모듈(KAFKA) 개발 등이다.
(2) 차세대 분석 엔진 개발(SIEM)
다음으로 차세대 분석 엔진 개발은 △대용량 데이터의 실시간 분석(Spark Stream)을 위한 신규 분석 엔진 개발 △분산처리(클러스터링)를 활용하여 확장성, 가용성 기능 개발 △분산 노드 확장을 통한 Cloud 대응에 적합한 기술 개발 △검색 기반의 배치 분석을 지원하는 신규 분석 엔진 개발 등이다.
(3) 인공지능 기반(AI)의 차세대 적응형 보안관제 기술 개발
인공지능 기반의 차세대 적응형 보안관제 기술 개발 성과는 △인공지능 기술기반의 분석·예측, 예방, 탐지, 대응 체계 핵심 기술 개발, 인공지능 기반의 사이버 위협 공격 자동 분석 기술 개발, 지능형 보안관제 전문 딥러닝 알고리즘 개발 △설명 가능한 인공지능(XAI) 연구를 통해 탐지 모델 설명 및 이벤트 예측 결과에 대한 설명 적용 △인공지능 예측 결과에 대한 불확실성 지수, XAI 지수를 활용한 피드백 개선 권고 로직 개발 △사용자 중심 자료유출 방지 및 사용자 정의 이벤트 통계 기능 개발 DGA Activity (DNS), 데이터 유출 모델(NAC, DRM, USB, 출력물 보안 등) 신규 모델을 통한 사용자(user) 중심의 행위 분석 △이상행위탐지 점진적 학습(Incremental learning) 개발 설정된 주기, 저장소 등에 따라 주기적인 자동학습, 점진적 학습 연구 및 개발 △이벤트 분석 점진적 학습(Incremental learning) 개발 지도학습 피드백 개선과 연동, 점진적으로 학습하여 신규 이벤트 대응 △MITRE ATT&CK 단계별 공격 전략을 통한 공격 기법 및 절차, 탐지 완화, 대응 기법 가이드 제공 인공지능 이벤트 MITRE ATT&CK 시그니처 매핑 분석 △인공지능 플랫폼 관리 자동화된 머신러닝(AutoML) 적용 AutoML 기술(자동 알고리즘 선택 및 하이퍼 파라메터 자동 튜닝) △인공지능 플랫폼 수집, 전처리, 학습, 예측, 관리의 시스템 리소스, 저장소, 프로세스, 오픈소스 통합 관리 시스템 및 프로세스 구성을 시각화, 단계별 성능 및 장애 요소 통합 모니터링 등이다.
(4) 보안 오케스트레이션 및 자동 대응 솔루션 SOAR
SOAR 연구실적은 장시간 대응, 불규칙 적인 대응 품질, 프로세스 가시성 부족, 단순 반복 작업을 해소를 위해 SOAR 기반 보안관제 업무 프로세스를 도입한 것이다. 이로써 보안관제 및 분석 품질의 상향 평준화, 프로세스 가시성을 확보했다.
△플레이북 관리는 INCIDENT 자동대응 플레이북으로 사용자 정의로 기반해 쉽고, 직관적으로 제작할 수 있는 Workflow Designer 기능 개발과 정보검색, 정보분석, Decision, Format, Prompt, Email/SMS 전파, Block(FW/IPS)을 개발했다. △플레이북 실행 검증 및 결과는 플레이북 제작 과정에서 실제 경보 이벤트 데이터를 입력값으로 플레이북 컨텐츠를 실행 검증, 타임라인 형식의 전체 플레이북 실행 액션 로그 및 실행결과 데이터 조회가 가능하다. △CASE 선별은 침해대응 자동화, CASE 선별 조건에 따라서 지정된 대응 플레이북으로 경보이벤트 자동 대응, 동일 공격지 IP, 동일 목적지 IP, PORT 등 사용자 지정 동일 이벤트 조건에 따른 중복이벤트 처리다. △자동 IP 차단 연계는 차단장비(방화벽, IPS 등) IP 차단 기능 및 차단된 IP 리스트·해제된 IP 리스트 관리, White 리스트 기반 차단 제외 IP 리스트 관리 SOAR다.
(5) 인프라 자산관리를 통한 보안 취약점 자동화 기능 개발
인프라 자산관리를 통한 보안 취약점 자동화 기능 개발 연구실적은 △인프라 자산에 대한 Resource(CPU, MEM, DISK 사용율) 수집을 이용한 모니터링 관리 기능 개발 △자산 정보를 수집하여 종합적으로 각 장비 자산에 Compliance 준수 및 취약점 분석을 지원하고 각각의 취약현황에 대한 조치사항을 알려 주는 기술 △관리 자산중 Log4j, logback 취약점 스캔 및 CVE 확인 기능 개발 △자산 통합관리 기능을 통해 각 자산에 대한 자산 변경 현황 및 보안지수를 정량적으로 관리하고, 자산의 위협 여부를 판단할 수 있는 편리하고 안전한 운영관리 환경 기능을 개발했다.
(6) 통합대시보드 개발
통합대시보드 개발 연구실적은 △자사 제품용 전문 Dashboard의 통합 개발 고도화 △홈페이지 모니터링 및 2D토풀로지외 추가 위젯 개발을 통한 서비스 확대 △다양한 Data Source(다수 GM)들에 대한 동적 연결 △Cloud(Docker) 구축 환경 지원 △SPiDER OT 환경 연동을 통한 Demo 시연 △시스템 설정 제공을 통한 복사 기능 관련 옵션화 처리다.
(7) 데이터 레이블링툴 개발
데이터 레이블링툴 개발 연구실적은 △보안 분석가를 위한 피처 엔지니어링(Feature Engineering) 및 학습 데이터 생성(Data Labeling) 툴 개발 △분석가의 데이터 전처리, 분석, 시각화, 알고리즘 등 인터페이스를 통한 자동화 서비스 개발 △데이터 익명화·난독화 기술 (Anonymization/Obfuscator) 개발 등이다.
[김경애 기자(boan3@boannews.com)]
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